libcamera 简介
libcamera 简介
libcamera 是一个开源的多媒体库，用于在 Linux 操作系统上支持多种摄像头硬件的访问，libcamera 是一个用户空间库，可用于开发基于摄像头的应用程序，如相机应用程序或视频通信应用程序。
基础概念
CameraManager
CameraManager 负责列举系统中的所有摄像头
- 调用
CameraManager::cameras()返回一组应用程序可用的摄像头 - 调用
CameraManager::get()通过摄像头 ID 来获取对应的摄像头
std::unique_ptr<CameraManager> cm = std::make_unique<CameraManager>();
cm->start();
for (auto const &camera : cm->cameras())
std::cout << " - " << camera.id() << std::endl;
进程空间中只能存在单一的 CameraManager
Camera
Camera 代表系统中可用的一个图像源，比如图像传感器
系统中存在多个摄像头且可以彼此独立操作的时候，libcamera 将它们暴露为多个 Camera 设备，硬件限制（比如内存带宽、CPU 占用率等）允许的情况下，支持多个摄像头的并行操作
Camera 设备在某个时刻只能被单一进程所使用
- 应用程序使用 Camera 时要先调用
Camera::acquire()对它上锁 - 使用结束后要调用
Camera::release()释放它
调用 Camera::id() 获得摄像头的 ID，它是字符串类型，保证唯一且稳定
- 只要同一个摄像头以同样的方式（比如插到同一个 USB 接口上）连接到系统上，不管是插拔还是系统重启，ID 都是不变的
std::cout << camera->id() << std::endl;
这里我们打印摄像头的 ID，得到 /base/soc/i2c0mux/i2c@1/imx219@10
调用 Camera::properties() 获得相机的属性列表
- properties 是描述相机功能的静态信息，在 Camera 对象的整个生命周期内保持不变
- 比如摄像头的 Location（前置摄像头、后置摄像头或可自由移动的摄像头），Model（传感器的名字）
const ControlList &props = camera->properties();
const auto &model = props.get(properties::Model);
if (model)
name = " '" + *model + "'";
这里我们打印传感器的 Model，输出的结果是 'imx219'
Stream
libcamera 支持并发多路视频流
- 例如，使用中等分辨率的视频流来做预览，同时使用最大分辨率的视频流来拍照
+-------------------------------------------------------+
| Camera |
| +-----------+ |
| +--------+ | |------> [ Main output ] |
| | Image | | | |
| | |---->| ISP |------> [ Viewfinder ] |
| | Source | | | |
| +--------+ | |------> [ Still Capture ] |
| +-----------+ |
+-------------------------------------------------------+
摄像头流的数量和能力是平台相关的属性，pipeline handler 的实现有责任正确的汇报它
CameraConfiguration
Camera 会根据应用场景来创建一组默认配置模板，然后应用程序可以修改默认参数，并验证确保摄像头能支持新配的参数（某些参数组合可能是系统不支持的）
Camera::generateConfiguration()根据 StreamRole 产生摄像头默认配置- StreamRole 就是这个流是被拿来干嘛的，包括
Raw- 从传感器获得原始帧（raw frames）
StillCapture- 高分辨率、高质量、低帧率的静态图像
- 可以用闪光灯曝光
VideoRecording- 用来录像（recording）或在线播放（streaming）
- 可能是高帧率，可以做视频稳定（video stabilization）
Viewfinder- 用于捕获视频，以便在本地屏幕上显示
- 质量和系统资源使用之间的权衡是可以接受的
- 每个 StreamRole 都对应一个默认的 StreamConfiguration
- StreamRole 就是这个流是被拿来干嘛的，包括
- 应用程序可以修改配置参数
CameraConfiguration::validate()验证并调整配置到最接近的合法配置Camera::configure()用来修改 Camera 配置，只接受完全有效的配置，对于非法的配置会报错- CameraConfiguration 是实现了迭代器，可以用它来遍历所有的 StreamConfiguration，也可以通过用下标调用
CameraConfiguration::at()获取某个 StreamConfiguration
std::unique_ptr<CameraConfiguration> config =
camera->generateConfiguration( { StreamRole::Viewfinder } );
StreamConfiguration &viewFinderStreamConfig = config->at(0);
std::cout << "Default viewfinder configuration is: "
<< viewFinderStreamConfig.toString() << std::endl;
这里我们打印 Viewfinder、StillCapture、Raw、VideoRecording 的默认配置
Default viewfinder configuration is: 800x600-NV12
Default stillcapture configuration is: 3280x2464-NV12
Default raw configuration is: 3280x2464-SBGGR10_CSI2P
Default videorecording configuration is: 1920x1080-YUV420
Buffer 分配
捕获到的图像要存储到 framebuffer 中
- framebuffer 可以是应用程序提供给库
- 应用程序可以把 buffer 分配到任何地方，比如可以直接 display driver 分配的内存中，就会被 display driver 用来渲染
- 通过构建 FrameBuffer 实例
- 也可以是 Camera 内部分配并暴露给应用程序
- 使用 FrameBufferAllocator 实例来分配 buffer
- 根据 Camera 配置来决定 buffer 的大小和类型
FrameBufferAllocator *allocator = new FrameBufferAllocator(camera);
for (StreamConfiguration &cfg : *config) {
int ret = allocator->allocate(cfg.stream());
if (ret < 0) {
std::cerr << "Can't allocate buffers" << std::endl;
return EXIT_FAILURE;
}
auto &buffers = allocator->buffers(cfg.stream());
size_t allocated = buffers.size();
std::cout << "Allocated " << allocated << " buffers for stream" << std::endl;
for (auto &buffer: buffers) {
for (auto &plane : buffer->planes()) {
std::cout << "~ " << plane.length << std::endl;
}
std::cout << std::endl;
}
}
这里我们通过 FrameBufferAllocator 分配了缓冲区，采用的像素格式是 NV12，所以缓冲区有两个 planes
Allocated 4 buffers for stream
~ 480000
~ 240000
~ 480000
~ 240000
~ 480000
~ 240000
~ 480000
~ 240000
捕获帧
libcamera 的视频捕获基于 Request 的概念
- 每一帧的请求必须在摄像头中排队等待处理
- 请求至少要和一个 Stream 关联起来
- Buffer 要被添加到请求中
- 请求完成后，图像数据会被写到 Buffer 里，等待应用程序消费
- 可以给每个流都配置一个 Buffer，这样就可以同时处理 viewfinder 和 still image，或通过获取原始图像和 ISP 处理后的图像
- 请求会有一系列 Controls，它们是可调节的参数，可以以帧为单位做调整
- 请求完成后，可以查看元数据以确定应用于图像的捕获参数
std::unique_ptr<Request> request = camera->createRequest();
if (!request)
{
std::cerr << "Can't create request" << std::endl;
return EXIT_FAILURE;
}
int ret = request->addBuffer(stream, buffer.get());
if (ret < 0)
{
std::cerr << "Can't set buffer for request"
<< std::endl;
return EXIT_FAILURE;
}
ControlList &controls = request->controls();
controls.set(controls::Brightness, 0.5);
Signal&Slots
libcamera 采用了类似于 QT 的信号槽机制
- Signals 代表类实例产生的事件，Slots 是关联到某个 Signal 上的回调函数
- Camera 暴露出的信号
requestCompleted- 在摄像头中排队的请求完成了
bufferCompleted- 请求中的某个 Buffer 完成了
disconnected- 设备从系统上断开了
- 应用程序必须在摄像头开始运行前，将回调函数注册到这些信号上，才能处理对应的事件
camera->requestCompleted.connect(requestComplete);
开始捕获
启动摄像头，并让请求在其中排队，摄像头管线深度被填满后，其他请求必须排队等待，直到摄像头开始交付帧
- 对于被交付的帧，在 requestCompleted 上绑定的 Slot 会被调用
camera->start();
camera->queueRequest(request.get());
消费帧
我们可以在 Slot 中消费 Buffer 中的数据和请求的元数据
元数据
请求完成后，元数据列表中包含已完成请求的各种属性，包括传感器捕获的时间戳、传感器增益（gain）和曝光值（exposure values），或来自 IPA 的属性，如 3A 算法的状态
const ControlList &requestMetadata = request->metadata();
for (const auto &ctrl : requestMetadata) {
const ControlId *id = controls::controls.at(ctrl.first);
const ControlValue &value = ctrl.second;
std::cout << "\t" << id->name() << " = " << value.toString()
<< std::endl;
}
这里我们打印所有的元数据
Request completed: Request(35:C:0/1:0)
ExposureTime = 66653
AnalogueGain = 8.000000
ColourCorrectionMatrix = [ 1.684340, -0.523863, -0.160477, -0.489361, 1.884680, -0.395319, -0.084126, -0.957826, 2.041952 ]
FrameDuration = 66729
Lux = 4.425883
AeLocked = true
ColourGains = [ 1.286008, 1.913542 ]
DigitalGain = 1.000183
ColourTemperature = 3446
SensorBlackLevels = [ 4096, 4096, 4096, 4096 ]
ScalerCrop = (0, 2)/3280x2460
SensorTimestamp = 1463504108407000
Buffer 数据
FrameBuffer::metadata() 可以获得帧的动态元数据，比如帧的状态、序号、时间戳
const Request::BufferMap &buffers = request->buffers();
for (auto bufferPair : buffers) {
// (Unused) Stream *stream = bufferPair.first;
FrameBuffer *buffer = bufferPair.second;
const FrameMetadata &metadata = buffer->metadata();
/* Print some information about the buffer which has completed. */
std::cout << " seq: " << std::setw(6) << std::setfill('0') << metadata.sequence
<< " timestamp: " << metadata.timestamp
<< " bytesused: ";
}
FrameBuffer::Plane 是存储帧单一平面的内存区域
- FrameBuffer 有一个或多个 Plane，取决于它的像素格式
- planar 像素格式用多个内存区域来存储帧的不同颜色分量
- 相对应的是 packed 像素格式，所有分量交织存储，只需要一个内存区域即可
- 用 dmabuf 文件描述符、偏移量和长度来描述这样一块内存区域
- 多个 plane 可以用同一个 dmabuf fd 来引用，这时候就需要通过偏移量和长度来区分它们
- 应用程序应该调用
mmap()来映射 plane 内存以访问它的内容
size_t buffer_size = 0;
for (unsigned i = 0; i < buffer->planes().size(); i++)
{
const FrameBuffer::Plane &plane = buffer->planes()[i];
buffer_size += plane.length;
if (i == buffer->planes().size() - 1 || plane.fd.get() != buffer->planes()[i + 1].fd.get())
{
void *memory = mmap(NULL, buffer_size, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, plane.fd.get(), 0);
buffer_size = 0;
}
}
复用 Request
将 Buffer 设置为可复用，然后重新入队
request->reuse(Request::ReuseBuffers);
camera->queueRequest(request);
释放资源
关掉摄像头、释放资源并停止 CameraManager
camera->stop();
allocator->free(stream);
delete allocator;
camera->release();
camera.reset();
cm->stop();
参考资料
本文来自博客园，作者：路过的摸鱼侠，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/ljx-null/p/17017311.html
